大模型训练全流程实战指南实战篇（十五）——预训练数据治理
本文从零搭建完整加工流水线：MinerU 统一解析为 Markdown，多模态模型为图片生成描述，再经去重、质量过滤、隐私脱敏三道清洗工序，将“原料”炼成可直接用于大模型训练的干净数据集。该流程旨在解决预训练数据治理问题，通过统一解析、智能描述及三重清洗工序，确保输出数据的可用性。
摘要由 AI 生成
该报道为《大模型训练全流程实战指南》系列的第十五篇，聚焦于预训练阶段的数据治理工作。文章旨在提供针对大模型训练全周期的实操指导，其中当前篇章重点阐述了在预训练环节进行数据清洗、去重、质量评估及合规处理的具体方法与策略，以确保持续优化模型性能与安全性。
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